为了更好地解决单一钟差预测模型预测结果发散，预测精度差等问题，提出一种基于最小残差绝对值的径向基（RBF）神经网络和广义回归神经网络（GRNN）组合预测方法。该方法利用预处理差分数据，分别建立RBF神经网络预测模型和GRNN预测模型，然后进行数据重构；最后利用最小残差绝对值方法对两种模型进行组合。实验结果表明：组合模型预测精度高、稳定性好，12 h内的预报精度在0.6 ns以下，能够对北斗卫星导航系统（BDS）精密卫星钟差进行短期高精度预报。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
